diff --git a/.gitattributes b/.gitattributes
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--- a/.gitattributes
+++ b/.gitattributes
@@ -33,3 +33,10 @@ saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+visualizations/embedding_similarity.png filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+visualizations/embedding_tsne_multilingual.png filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+visualizations/performance_dashboard.png filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+visualizations/position_encoding_comparison.png filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+visualizations/tsne_sentences.png filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+visualizations/tsne_words.png filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+visualizations/zipf_law.png filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
diff --git a/README.md b/README.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..98782d048638aaf521b2392c82f81c36e9c81c78
--- /dev/null
+++ b/README.md
@@ -0,0 +1,775 @@
+---
+language: scn
+language_name: Sicilian
+language_family: romance_galloitalic
+tags:
+  - wikilangs
+  - nlp
+  - tokenizer
+  - embeddings
+  - n-gram
+  - markov
+  - wikipedia
+  - feature-extraction
+  - sentence-similarity
+  - tokenization
+  - n-grams
+  - markov-chain
+  - text-mining
+  - fasttext
+  - babelvec
+  - vocabulous
+  - vocabulary
+  - monolingual
+  - family-romance_galloitalic
+license: mit
+library_name: wikilangs
+pipeline_tag: text-generation
+datasets:
+  - omarkamali/wikipedia-monthly
+dataset_info:
+  name: wikipedia-monthly
+  description: Monthly snapshots of Wikipedia articles across 300+ languages
+metrics:
+  - name: best_compression_ratio
+    type: compression
+    value: 4.491
+  - name: best_isotropy
+    type: isotropy
+    value: 0.8559
+  - name: vocabulary_size
+    type: vocab
+    value: 0
+generated: 2026-01-10
+---
+
+# Sicilian - Wikilangs Models
+## Comprehensive Research Report & Full Ablation Study
+
+This repository contains NLP models trained and evaluated by Wikilangs, specifically on **Sicilian** Wikipedia data.
+We analyze tokenizers, n-gram models, Markov chains, vocabulary statistics, and word embeddings.
+
+## 📋 Repository Contents
+
+### Models & Assets
+
+- Tokenizers (8k, 16k, 32k, 64k)
+- N-gram models (2, 3, 4, 5-gram)
+- Markov chains (context of 1, 2, 3, 4 and 5)
+- Subword N-gram and Markov chains
+- Embeddings in various sizes and dimensions (aligned and unaligned)
+- Language Vocabulary
+- Language Statistics
+
+![Performance Dashboard](visualizations/performance_dashboard.png)
+
+### Analysis and Evaluation
+
+- [1. Tokenizer Evaluation](#1-tokenizer-evaluation)
+- [2. N-gram Model Evaluation](#2-n-gram-model-evaluation)
+- [3. Markov Chain Evaluation](#3-markov-chain-evaluation)
+- [4. Vocabulary Analysis](#4-vocabulary-analysis)
+- [5. Word Embeddings Evaluation](#5-word-embeddings-evaluation)
+- [6. Morphological Analysis (Experimental)](#6--morphological-analysis-experimental)
+- [7. Summary & Recommendations](#7-summary--recommendations)
+- [Metrics Glossary](#appendix-metrics-glossary--interpretation-guide)
+- [Visualizations Index](#visualizations-index)
+
+---
+## 1. Tokenizer Evaluation
+
+![Tokenizer Compression](visualizations/tokenizer_compression.png)
+
+![Tokenizer Fertility](visualizations/tokenizer_fertility.png)
+
+![Tokenizer OOV](visualizations/tokenizer_oov.png)
+
+![Total Tokens](visualizations/tokenizer_total_tokens.png)
+
+### Results
+
+| Vocab Size | Compression | Avg Token Len | UNK Rate | Total Tokens |
+|------------|-------------|---------------|----------|--------------|
+| **8k** | 3.628x | 3.63 | 0.0737% | 333,830 |
+| **16k** | 3.960x | 3.96 | 0.0804% | 305,808 |
+| **32k** | 4.255x | 4.26 | 0.0864% | 284,572 |
+| **64k** | 4.491x 🏆 | 4.49 | 0.0912% | 269,653 |
+
+### Tokenization Examples
+
+Below are sample sentences tokenized with each vocabulary size:
+
+**Sample 1:** `Samo è nu cumuni di 1.005 abbitanti dâ pruvincia di Riggiu Calabbria. dâ pruvinc...`
+
+| Vocab | Tokens | Count |
+|-------|--------|-------|
+| 8k | `▁sa mo ▁è ▁nu ▁cumuni ▁di ▁ 1 . 0 ... (+15 more)` | 25 |
+| 16k | `▁samo ▁è ▁nu ▁cumuni ▁di ▁ 1 . 0 0 ... (+14 more)` | 24 |
+| 32k | `▁samo ▁è ▁nu ▁cumuni ▁di ▁ 1 . 0 0 ... (+14 more)` | 24 |
+| 64k | `▁samo ▁è ▁nu ▁cumuni ▁di ▁ 1 . 0 0 ... (+14 more)` | 24 |
+
+**Sample 2:** `è un cumuni talianu dâ pruvincia di Sondriu ntâ Lummardìa. dâ pruvincia di Sondr...`
+
+| Vocab | Tokens | Count |
+|-------|--------|-------|
+| 8k | `▁è ▁un ▁cumuni ▁talianu ▁dâ ▁pruvincia ▁di ▁sondriu ▁ntâ ▁lummardìa ... (+5 more)` | 15 |
+| 16k | `▁è ▁un ▁cumuni ▁talianu ▁dâ ▁pruvincia ▁di ▁sondriu ▁ntâ ▁lummardìa ... (+5 more)` | 15 |
+| 32k | `▁è ▁un ▁cumuni ▁talianu ▁dâ ▁pruvincia ▁di ▁sondriu ▁ntâ ▁lummardìa ... (+5 more)` | 15 |
+| 64k | `▁è ▁un ▁cumuni ▁talianu ▁dâ ▁pruvincia ▁di ▁sondriu ▁ntâ ▁lummardìa ... (+5 more)` | 15 |
+
+**Sample 3:** `è un cumuni talianu dâ pruvincia di Cremona ntâ Lummardìa. dâ pruvincia di Cremo...`
+
+| Vocab | Tokens | Count |
+|-------|--------|-------|
+| 8k | `▁è ▁un ▁cumuni ▁talianu ▁dâ ▁pruvincia ▁di ▁cremona ▁ntâ ▁lummardìa ... (+5 more)` | 15 |
+| 16k | `▁è ▁un ▁cumuni ▁talianu ▁dâ ▁pruvincia ▁di ▁cremona ▁ntâ ▁lummardìa ... (+5 more)` | 15 |
+| 32k | `▁è ▁un ▁cumuni ▁talianu ▁dâ ▁pruvincia ▁di ▁cremona ▁ntâ ▁lummardìa ... (+5 more)` | 15 |
+| 64k | `▁è ▁un ▁cumuni ▁talianu ▁dâ ▁pruvincia ▁di ▁cremona ▁ntâ ▁lummardìa ... (+5 more)` | 15 |
+
+
+### Key Findings
+
+- **Best Compression:** 64k achieves 4.491x compression
+- **Lowest UNK Rate:** 8k with 0.0737% unknown tokens
+- **Trade-off:** Larger vocabularies improve compression but increase model size
+- **Recommendation:** 32k vocabulary provides optimal balance for production use
+
+---
+## 2. N-gram Model Evaluation
+
+![N-gram Perplexity](visualizations/ngram_perplexity.png)
+
+![N-gram Unique](visualizations/ngram_unique.png)
+
+![N-gram Coverage](visualizations/ngram_coverage.png)
+
+### Results
+
+| N-gram | Variant | Perplexity | Entropy | Unique N-grams | Top-100 Coverage | Top-1000 Coverage |
+|--------|---------|------------|---------|----------------|------------------|-------------------|
+| **2-gram** | Word | 16,384 | 14.00 | 58,233 | 15.6% | 34.5% |
+| **2-gram** | Subword | 244 🏆 | 7.93 | 4,404 | 70.4% | 99.0% |
+| **3-gram** | Word | 24,141 | 14.56 | 72,090 | 12.9% | 28.3% |
+| **3-gram** | Subword | 2,050 | 11.00 | 34,045 | 29.2% | 74.5% |
+| **4-gram** | Word | 36,264 | 15.15 | 109,633 | 12.4% | 28.1% |
+| **4-gram** | Subword | 12,335 | 13.59 | 174,994 | 13.1% | 41.0% |
+| **5-gram** | Word | 23,643 | 14.53 | 73,924 | 12.6% | 32.9% |
+| **5-gram** | Subword | 48,581 | 15.57 | 458,275 | 7.8% | 23.9% |
+
+### Top 5 N-grams by Size
+
+**2-grams (Word):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `pruvincia di` | 15,198 |
+| 2 | `dâ pruvincia` | 14,084 |
+| 3 | `di l` | 11,236 |
+| 4 | `è un` | 5,502 |
+| 5 | `è nu` | 5,227 |
+
+**3-grams (Word):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `dâ pruvincia di` | 13,755 |
+| 2 | `è un cumuni` | 4,935 |
+| 3 | `talianu dâ pruvincia` | 4,537 |
+| 4 | `cumuni talianu dâ` | 4,533 |
+| 5 | `un cumuni talianu` | 4,497 |
+
+**4-grams (Word):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `cumuni talianu dâ pruvincia` | 4,533 |
+| 2 | `è un cumuni talianu` | 4,497 |
+| 3 | `un cumuni talianu dâ` | 4,420 |
+| 4 | `talianu dâ pruvincia di` | 4,404 |
+| 5 | `abbitanti dâ pruvincia di` | 1,920 |
+
+**5-grams (Word):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `è un cumuni talianu dâ` | 4,420 |
+| 2 | `un cumuni talianu dâ pruvincia` | 4,420 |
+| 3 | `cumuni talianu dâ pruvincia di` | 4,400 |
+| 4 | `ntâ lummardìa dâ pruvincia di` | 1,512 |
+| 5 | `nu cumuni dâ pruvincia di` | 1,411 |
+
+**2-grams (Subword):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `i _` | 648,749 |
+| 2 | `a _` | 449,210 |
+| 3 | `u _` | 428,360 |
+| 4 | `_ d` | 299,061 |
+| 5 | `_ c` | 245,777 |
+
+**3-grams (Subword):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `_ d i` | 173,046 |
+| 2 | `d i _` | 150,142 |
+| 3 | `n i _` | 97,798 |
+| 4 | `t i _` | 93,979 |
+| 5 | `i _ d` | 89,842 |
+
+**4-grams (Subword):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `_ d i _` | 140,256 |
+| 2 | `i _ d i` | 52,971 |
+| 3 | `_ l u _` | 51,883 |
+| 4 | `a _ d i` | 47,082 |
+| 5 | `_ l a _` | 44,178 |
+
+**5-grams (Subword):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `i _ d i _` | 43,124 |
+| 2 | `a _ d i _` | 41,391 |
+| 3 | `u _ d i _` | 29,866 |
+| 4 | `_ d i _ l` | 28,707 |
+| 5 | `i o n i _` | 27,862 |
+
+
+### Key Findings
+
+- **Best Perplexity:** 2-gram (subword) with 244
+- **Entropy Trend:** Decreases with larger n-grams (more predictable)
+- **Coverage:** Top-1000 patterns cover ~24% of corpus
+- **Recommendation:** 4-gram or 5-gram for best predictive performance
+
+---
+## 3. Markov Chain Evaluation
+
+![Markov Entropy](visualizations/markov_entropy.png)
+
+![Markov Contexts](visualizations/markov_contexts.png)
+
+![Markov Branching](visualizations/markov_branching.png)
+
+### Results
+
+| Context | Variant | Avg Entropy | Perplexity | Branching Factor | Unique Contexts | Predictability |
+|---------|---------|-------------|------------|------------------|-----------------|----------------|
+| **1** | Word | 0.8233 | 1.769 | 5.57 | 202,619 | 17.7% |
+| **1** | Subword | 1.0275 | 2.038 | 8.59 | 1,252 | 0.0% |
+| **2** | Word | 0.2739 | 1.209 | 1.68 | 1,121,596 | 72.6% |
+| **2** | Subword | 1.0284 | 2.040 | 6.37 | 10,748 | 0.0% |
+| **3** | Word | 0.0907 | 1.065 | 1.15 | 1,872,306 | 90.9% |
+| **3** | Subword | 0.8687 | 1.826 | 4.42 | 68,346 | 13.1% |
+| **4** | Word | 0.0294 🏆 | 1.021 | 1.04 | 2,146,546 | 97.1% |
+| **4** | Subword | 0.6923 | 1.616 | 3.02 | 301,807 | 30.8% |
+
+### Generated Text Samples (Word-based)
+
+Below are text samples generated from each word-based Markov chain model:
+
+**Context Size 1:**
+
+1. `di l utilizzu eni uguali n maduna surmuntatu spissu china occupies a spidercam telecamera e di`
+2. `e in ebbica abbastanza nichi e riazzioni tinta tinta ntô 480 a parallassi dâ prima ranni`
+3. `lu divintaru famusi macari li pupulazzioni di fora dû branu cu la situazzioni 1 cor damaya`
+
+**Context Size 2:**
+
+1. `pruvincia di salernu havi na pupulazzioni di 1 chistu pirmetti ô browser di mozilla firefox sunnu sc...`
+2. `dâ pruvincia di frusinuni havi na vota ntô 147º e na storia assai àutru centru di lu`
+3. `di l aquila havi na pupulazzioni di 1 a 29 annu e ô dramma sacru di la`
+
+**Context Size 3:**
+
+1. `dâ pruvincia di asti ntô piemunti dâ pruvincia di palermu la notti dû 22 di dicèmmiru fu nu`
+2. `è un cumuni talianu dâ pruvincia di cremona ntâ lummardìa havi na pupulazzioni di 2 807 abbitanti dâ`
+3. `talianu dâ pruvincia di sarausa puru si la vilucitati dâ luci sia isutropica ossia ca avi u stissu`
+
+**Context Size 4:**
+
+1. `cumuni talianu dâ pruvincia di carbonia iglesias ntâ sardigna dâ pruvincia di oristanu ntâ sardigna ...`
+2. `è un cumuni talianu dâ pruvincia di nuvara ntô piemunti dâ pruvincia di cuneu ntô piemunti dâ pruvin...`
+3. `un cumuni talianu dâ pruvincia di pavìa ntâ lummardìa dâ pruvincia di bèrgamu ntâ lummardìa dâ pruvi...`
+
+
+### Generated Text Samples (Subword-based)
+
+Below are text samples generated from each subword-based Markov chain model:
+
+**Context Size 1:**
+
+1. `_pìu_duvi_nta_dî`
+2. `imprersio_ncidi_`
+3. `a_di_le_antô_–_s`
+
+**Context Size 2:**
+
+1. `i_rinciriglia,_«c`
+2. `a_a_acquersanuota`
+3. `u_acquagnu_do'_va`
+
+**Context Size 3:**
+
+1. `_di_l'asempion:_th`
+2. `di_mai_di_gueva_nz`
+3. `ni_tantironali_a_j`
+
+**Context Size 4:**
+
+1. `_di_giugnu_'n_arban`
+2. `i_di_cuntra_venneme`
+3. `_lu_nùmmuru_nizo_ne`
+
+
+### Key Findings
+
+- **Best Predictability:** Context-4 (word) with 97.1% predictability
+- **Branching Factor:** Decreases with context size (more deterministic)
+- **Memory Trade-off:** Larger contexts require more storage (301,807 contexts)
+- **Recommendation:** Context-3 or Context-4 for text generation
+
+---
+## 4. Vocabulary Analysis
+
+![Zipf's Law](visualizations/zipf_law.png)
+
+![Top Words](visualizations/top20_words.png)
+
+![Coverage Curve](visualizations/vocab_coverage.png)
+
+### Statistics
+
+| Metric | Value |
+|--------|-------|
+| Vocabulary Size | 86,322 |
+| Total Tokens | 2,462,744 |
+| Mean Frequency | 28.53 |
+| Median Frequency | 4 |
+| Frequency Std Dev | 696.15 |
+
+### Most Common Words
+
+| Rank | Word | Frequency |
+|------|------|-----------|
+| 1 | di | 140,762 |
+| 2 | e | 60,379 |
+| 3 | lu | 55,075 |
+| 4 | a | 51,553 |
+| 5 | la | 47,116 |
+| 6 | l | 39,892 |
+| 7 | dâ | 32,478 |
+| 8 | è | 31,791 |
+| 9 | li | 30,388 |
+| 10 | n | 24,459 |
+
+### Least Common Words (from vocabulary)
+
+| Rank | Word | Frequency |
+|------|------|-----------|
+| 1 | artificaili | 2 |
+| 2 | degeneratu | 2 |
+| 3 | impress | 2 |
+| 4 | escaldes | 2 |
+| 5 | engordany | 2 |
+| 6 | sabigotho | 2 |
+| 7 | reiter | 2 |
+| 8 | homestuck | 2 |
+| 9 | manganelli | 2 |
+| 10 | emiciclu | 2 |
+
+### Zipf's Law Analysis
+
+| Metric | Value |
+|--------|-------|
+| Zipf Coefficient | 1.0191 |
+| R² (Goodness of Fit) | 0.998927 |
+| Adherence Quality | **excellent** |
+
+### Coverage Analysis
+
+| Top N Words | Coverage |
+|-------------|----------|
+| Top 100 | 41.6% |
+| Top 1,000 | 63.1% |
+| Top 5,000 | 78.3% |
+| Top 10,000 | 84.5% |
+
+### Key Findings
+
+- **Zipf Compliance:** R²=0.9989 indicates excellent adherence to Zipf's law
+- **High Frequency Dominance:** Top 100 words cover 41.6% of corpus
+- **Long Tail:** 76,322 words needed for remaining 15.5% coverage
+
+---
+## 5. Word Embeddings Evaluation
+
+![Embedding Isotropy](visualizations/embedding_isotropy.png)
+
+![Similarity Matrix](visualizations/embedding_similarity.png)
+
+![t-SNE Words](visualizations/tsne_words.png)
+
+![t-SNE Sentences](visualizations/tsne_sentences.png)
+
+
+### 5.1 Cross-Lingual Alignment
+
+![Alignment Quality](visualizations/embedding_alignment_quality.png)
+
+![Multilingual t-SNE](visualizations/embedding_tsne_multilingual.png)
+
+
+### 5.2 Model Comparison
+
+| Model | Dimension | Isotropy | Semantic Density | Alignment R@1 | Alignment R@10 |
+|-------|-----------|----------|------------------|---------------|----------------|
+| **mono_32d** | 32 | 0.8559 🏆 | 0.3184 | N/A | N/A |
+| **mono_64d** | 64 | 0.8517 | 0.2317 | N/A | N/A |
+| **mono_128d** | 128 | 0.7450 | 0.1848 | N/A | N/A |
+| **aligned_32d** | 32 | 0.8559 | 0.3200 | 0.0900 | 0.3440 |
+| **aligned_64d** | 64 | 0.8517 | 0.2295 | 0.1380 | 0.4440 |
+| **aligned_128d** | 128 | 0.7450 | 0.1777 | 0.2000 | 0.5420 |
+
+### Key Findings
+
+- **Best Isotropy:** mono_32d with 0.8559 (more uniform distribution)
+- **Semantic Density:** Average pairwise similarity of 0.2437. Lower values indicate better semantic separation.
+- **Alignment Quality:** Aligned models achieve up to 20.0% R@1 in cross-lingual retrieval.
+- **Recommendation:** 128d aligned for best cross-lingual performance
+
+---
+## 6.  Morphological Analysis (Experimental)
+
+This section presents an automated morphological analysis derived from the statistical divergence between word-level and subword-level models. By analyzing where subword predictability spikes and where word-level coverage fails, we can infer linguistic structures without supervised data.
+
+### 6.1 Productivity & Complexity
+
+| Metric | Value | Interpretation | Recommendation |
+|--------|-------|----------------|----------------|
+| Productivity Index | **5.000** | High morphological productivity | Reliable analysis |
+| Idiomaticity Gap | **0.381** | High formulaic/idiomatic content | - |
+
+### 6.2 Affix Inventory (Productive Units)
+
+These are the most productive prefixes and suffixes identified by sampling the vocabulary for global substitutability patterns. A unit is considered an affix if stripping it leaves a valid stem that appears in other contexts.
+
+#### Productive Prefixes
+| Prefix | Examples |
+|--------|----------|
+| `-s` | schianari, straputiri, spirimintàvanu |
+| `-a` | aglabita, abbunata, azzurri |
+| `-c` | chidja, calculatu, catenanuova |
+| `-m` | mladic, medioevo, mintennu |
+| `-p` | presu, puvuredda, puacu |
+| `-ca` | calculatu, catenanuova, calabbra |
+| `-n` | negroponte, nnustri, ntitulata |
+| `-ma` | magistri, majistrìa, maladzečna |
+
+#### Productive Suffixes
+| Suffix | Examples |
+|--------|----------|
+| `-i` | schianari, liberi, itali |
+| `-u` | calculatu, mintennu, presu |
+| `-a` | chidja, aglabita, catenanuova |
+| `-ti` | acuti, disignati, fimmati |
+| `-ni` | moroni, littoni, valanzuni |
+| `-ri` | schianari, liberi, azzurri |
+| `-tu` | calculatu, scuraggiatu, nzignatu |
+| `-nu` | mintennu, infantinu, spirimintàvanu |
+
+### 6.3 Bound Stems (Lexical Roots)
+
+Bound stems are high-frequency subword units that are semantically cohesive but rarely appear as standalone words. These often correspond to the 'core' of a word that requires inflection or derivation to be valid.
+
+| Stem | Cohesion | Substitutability | Examples |
+|------|----------|------------------|----------|
+| `azzi` | 2.30x | 147 contexts | tazzi, yazzi, mazzi |
+| `izzi` | 2.03x | 166 contexts | pizzi, rizzi, nizzi |
+| `itat` | 2.12x | 103 contexts | citat, itati, vitatu |
+| `zion` | 2.21x | 73 contexts | zione, zioni, azione |
+| `zzio` | 2.32x | 44 contexts | zzioni, azziona, azzioni |
+| `vinc` | 2.14x | 39 contexts | vinci, vincì, vince |
+| `iggi` | 1.65x | 109 contexts | siggi, liggi, figgi |
+| `nali` | 1.91x | 43 contexts | anali, linali, fanali |
+| `ncia` | 1.61x | 80 contexts | uncia, ancia, lancia |
+| `lian` | 1.58x | 70 contexts | julian, alianu, eliana |
+| `inci` | 1.46x | 96 contexts | jinci, vinci, linci |
+| `ilia` | 1.52x | 77 contexts | dilia, filia, iliadi |
+
+### 6.4 Affix Compatibility (Co-occurrence)
+
+This table shows which prefixes and suffixes most frequently co-occur on the same stems, revealing the 'stacking' rules of the language's morphology.
+
+| Prefix | Suffix | Frequency | Examples |
+|--------|--------|-----------|----------|
+| `-c` | `-i` | 299 words | crudili, ciampi |
+| `-a` | `-i` | 257 words | arrisbigghiari, avvrazzari |
+| `-a` | `-u` | 247 words | albergu, arrinneru |
+| `-c` | `-u` | 225 words | colledimenzu, chiu |
+| `-c` | `-a` | 203 words | catilina, caldea |
+| `-s` | `-u` | 201 words | sassòfunu, suffru |
+| `-p` | `-i` | 200 words | pinitrari, picciriddi |
+| `-s` | `-i` | 200 words | sumenzi, sanguinari |
+| `-a` | `-a` | 157 words | adriatica, amatura |
+| `-m` | `-i` | 153 words | mustri, matrici |
+
+### 6.5 Recursive Morpheme Segmentation
+
+Using **Recursive Hierarchical Substitutability**, we decompose complex words into their constituent morphemes. This approach handles nested affixes (e.g., `prefix-prefix-root-suffix`).
+
+| Word | Suggested Split | Confidence | Stem |
+|------|-----------------|------------|------|
+| eremitaggiu | **`eremitagg-i-u`** | 7.5 | `i` |
+| intellighentsia | **`intellighents-i-a`** | 7.5 | `i` |
+| impiegati | **`impieg-a-ti`** | 7.5 | `a` |
+| gghiùnciri | **`gghiùnc-i-ri`** | 7.5 | `i` |
+| cunsidiratu | **`cunsidir-a-tu`** | 7.5 | `a` |
+| melitensis | **`melitens-i-s`** | 7.5 | `i` |
+| nfruinzatu | **`nfruinz-a-tu`** | 7.5 | `a` |
+| fortificata | **`fortific-a-ta`** | 7.5 | `a` |
+| agghìunciri | **`agghìunc-i-ri`** | 7.5 | `i` |
+| madeleine | **`madele-i-ne`** | 7.5 | `i` |
+| munarchii | **`munarch-i-i`** | 7.5 | `i` |
+| baudelaire | **`baudela-i-re`** | 7.5 | `i` |
+| ndividuari | **`ndividu-a-ri`** | 7.5 | `a` |
+| ncintivati | **`ncintiv-a-ti`** | 7.5 | `a` |
+| vintagghiu | **`vintaggh-i-u`** | 7.5 | `i` |
+
+### 6.6 Linguistic Interpretation
+
+> **Automated Insight:**
+The language Sicilian shows high morphological productivity. The subword models are significantly more efficient than word models, suggesting a rich system of affixation or compounding.
+
+> **Note on Idiomaticity:** The high Idiomaticity Gap suggests a large number of frequent multi-word expressions or formulaic sequences that are statistically distinct from their component parts.
+
+---
+## 7. Summary & Recommendations
+
+![Performance Dashboard](visualizations/performance_dashboard.png)
+
+### Production Recommendations
+
+| Component | Recommended | Rationale |
+|-----------|-------------|-----------|
+| Tokenizer | **64k BPE** | Best compression (4.49x) |
+| N-gram | **2-gram** | Lowest perplexity (244) |
+| Markov | **Context-4** | Highest predictability (97.1%) |
+| Embeddings | **100d** | Balanced semantic capture and isotropy |
+
+
+---
+## Appendix: Metrics Glossary & Interpretation Guide
+
+This section provides definitions, intuitions, and guidance for interpreting the metrics used throughout this report.
+
+### Tokenizer Metrics
+
+**Compression Ratio**
+> *Definition:* The ratio of characters to tokens (chars/token). Measures how efficiently the tokenizer represents text.
+>
+> *Intuition:* Higher compression means fewer tokens needed to represent the same text, reducing sequence lengths for downstream models. A 3x compression means ~3 characters per token on average.
+>
+> *What to seek:* Higher is generally better for efficiency, but extremely high compression may indicate overly aggressive merging that loses morphological information.
+
+**Average Token Length (Fertility)**
+> *Definition:* Mean number of characters per token produced by the tokenizer.
+>
+> *Intuition:* Reflects the granularity of tokenization. Longer tokens capture more context but may struggle with rare words; shorter tokens are more flexible but increase sequence length.
+>
+> *What to seek:* Balance between 2-5 characters for most languages. Arabic/morphologically-rich languages may benefit from slightly longer tokens.
+
+**Unknown Token Rate (OOV Rate)**
+> *Definition:* Percentage of tokens that map to the unknown/UNK token, indicating words the tokenizer cannot represent.
+>
+> *Intuition:* Lower OOV means better vocabulary coverage. High OOV indicates the tokenizer encounters many unseen character sequences.
+>
+> *What to seek:* Below 1% is excellent; below 5% is acceptable. BPE tokenizers typically achieve very low OOV due to subword fallback.
+
+### N-gram Model Metrics
+
+**Perplexity**
+> *Definition:* Measures how "surprised" the model is by test data. Mathematically: 2^(cross-entropy). Lower values indicate better prediction.
+>
+> *Intuition:* If perplexity is 100, the model is as uncertain as if choosing uniformly among 100 options at each step. A perplexity of 10 means effectively choosing among 10 equally likely options.
+>
+> *What to seek:* Lower is better. Perplexity decreases with larger n-grams (more context). Values vary widely by language and corpus size.
+
+**Entropy**
+> *Definition:* Average information content (in bits) needed to encode the next token given the context. Related to perplexity: perplexity = 2^entropy.
+>
+> *Intuition:* High entropy means high uncertainty/randomness; low entropy means predictable patterns. Natural language typically has entropy between 1-4 bits per character.
+>
+> *What to seek:* Lower entropy indicates more predictable text patterns. Entropy should decrease as n-gram size increases.
+
+**Coverage (Top-K)**
+> *Definition:* Percentage of corpus occurrences explained by the top K most frequent n-grams.
+>
+> *Intuition:* High coverage with few patterns indicates repetitive/formulaic text; low coverage suggests diverse vocabulary usage.
+>
+> *What to seek:* Depends on use case. For language modeling, moderate coverage (40-60% with top-1000) is typical for natural text.
+
+### Markov Chain Metrics
+
+**Average Entropy**
+> *Definition:* Mean entropy across all contexts, measuring average uncertainty in next-word prediction.
+>
+> *Intuition:* Lower entropy means the model is more confident about what comes next. Context-1 has high entropy (many possible next words); Context-4 has low entropy (few likely continuations).
+>
+> *What to seek:* Decreasing entropy with larger context sizes. Very low entropy (<0.1) indicates highly deterministic transitions.
+
+**Branching Factor**
+> *Definition:* Average number of unique next tokens observed for each context.
+>
+> *Intuition:* High branching = many possible continuations (flexible but uncertain); low branching = few options (predictable but potentially repetitive).
+>
+> *What to seek:* Branching factor should decrease with context size. Values near 1.0 indicate nearly deterministic chains.
+
+**Predictability**
+> *Definition:* Derived metric: (1 - normalized_entropy) × 100%. Indicates how deterministic the model's predictions are.
+>
+> *Intuition:* 100% predictability means the next word is always certain; 0% means completely random. Real text falls between these extremes.
+>
+> *What to seek:* Higher predictability for text generation quality, but too high (>98%) may produce repetitive output.
+
+### Vocabulary & Zipf's Law Metrics
+
+**Zipf's Coefficient**
+> *Definition:* The slope of the log-log plot of word frequency vs. rank. Zipf's law predicts this should be approximately -1.
+>
+> *Intuition:* A coefficient near -1 indicates the corpus follows natural language patterns where a few words are very common and most words are rare.
+>
+> *What to seek:* Values between -0.8 and -1.2 indicate healthy natural language distribution. Deviations may suggest domain-specific or artificial text.
+
+**R² (Coefficient of Determination)**
+> *Definition:* Measures how well the linear fit explains the frequency-rank relationship. Ranges from 0 to 1.
+>
+> *Intuition:* R² near 1.0 means the data closely follows Zipf's law; lower values indicate deviation from expected word frequency patterns.
+>
+> *What to seek:* R² > 0.95 is excellent; > 0.99 indicates near-perfect Zipf adherence typical of large natural corpora.
+
+**Vocabulary Coverage**
+> *Definition:* Cumulative percentage of corpus tokens accounted for by the top N words.
+>
+> *Intuition:* Shows how concentrated word usage is. If top-100 words cover 50% of text, the corpus relies heavily on common words.
+>
+> *What to seek:* Top-100 covering 30-50% is typical. Higher coverage indicates more repetitive text; lower suggests richer vocabulary.
+
+### Word Embedding Metrics
+
+**Isotropy**
+> *Definition:* Measures how uniformly distributed vectors are in the embedding space. Computed as the ratio of minimum to maximum singular values.
+>
+> *Intuition:* High isotropy (near 1.0) means vectors spread evenly in all directions; low isotropy means vectors cluster in certain directions, reducing expressiveness.
+>
+> *What to seek:* Higher isotropy generally indicates better-quality embeddings. Values > 0.1 are reasonable; > 0.3 is good. Lower-dimensional embeddings tend to have higher isotropy.
+
+**Average Norm**
+> *Definition:* Mean magnitude (L2 norm) of word vectors in the embedding space.
+>
+> *Intuition:* Indicates the typical "length" of vectors. Consistent norms suggest stable training; high variance may indicate some words are undertrained.
+>
+> *What to seek:* Relatively consistent norms across models. The absolute value matters less than consistency (low std deviation).
+
+**Cosine Similarity**
+> *Definition:* Measures angular similarity between vectors, ranging from -1 (opposite) to 1 (identical direction).
+>
+> *Intuition:* Words with similar meanings should have high cosine similarity. This is the standard metric for semantic relatedness in embeddings.
+>
+> *What to seek:* Semantically related words should score > 0.5; unrelated words should be near 0. Synonyms often score > 0.7.
+
+**t-SNE Visualization**
+> *Definition:* t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding - a dimensionality reduction technique that preserves local structure for visualization.
+>
+> *Intuition:* Clusters in t-SNE plots indicate groups of semantically related words. Spread indicates vocabulary diversity; tight clusters suggest semantic coherence.
+>
+> *What to seek:* Meaningful clusters (e.g., numbers together, verbs together). Avoid over-interpreting distances - t-SNE preserves local, not global, structure.
+
+### General Interpretation Guidelines
+
+1. **Compare within model families:** Metrics are most meaningful when comparing models of the same type (e.g., 8k vs 64k tokenizer).
+2. **Consider trade-offs:** Better performance on one metric often comes at the cost of another (e.g., compression vs. OOV rate).
+3. **Context matters:** Optimal values depend on downstream tasks. Text generation may prioritize different metrics than classification.
+4. **Corpus influence:** All metrics are influenced by corpus characteristics. Wikipedia text differs from social media or literature.
+5. **Language-specific patterns:** Morphologically rich languages (like Arabic) may show different optimal ranges than analytic languages.
+
+
+### Visualizations Index
+
+| Visualization | Description |
+|---------------|-------------|
+| Tokenizer Compression | Compression ratios by vocabulary size |
+| Tokenizer Fertility | Average token length by vocabulary |
+| Tokenizer OOV | Unknown token rates |
+| Tokenizer Total Tokens | Total tokens by vocabulary |
+| N-gram Perplexity | Perplexity by n-gram size |
+| N-gram Entropy | Entropy by n-gram size |
+| N-gram Coverage | Top pattern coverage |
+| N-gram Unique | Unique n-gram counts |
+| Markov Entropy | Entropy by context size |
+| Markov Branching | Branching factor by context |
+| Markov Contexts | Unique context counts |
+| Zipf's Law | Frequency-rank distribution with fit |
+| Vocab Frequency | Word frequency distribution |
+| Top 20 Words | Most frequent words |
+| Vocab Coverage | Cumulative coverage curve |
+| Embedding Isotropy | Vector space uniformity |
+| Embedding Norms | Vector magnitude distribution |
+| Embedding Similarity | Word similarity heatmap |
+| Nearest Neighbors | Similar words for key terms |
+| t-SNE Words | 2D word embedding visualization |
+| t-SNE Sentences | 2D sentence embedding visualization |
+| Position Encoding | Encoding method comparison |
+| Model Sizes | Storage requirements |
+| Performance Dashboard | Comprehensive performance overview |
+
+---
+## About This Project
+
+### Data Source
+
+Models trained on [wikipedia-monthly](https://huggingface.co/datasets/omarkamali/wikipedia-monthly) - a monthly snapshot of Wikipedia articles across 300+ languages.
+
+### Project
+
+A project by **[Wikilangs](https://wikilangs.org)** - Open-source NLP models for every Wikipedia language.
+
+### Maintainer
+
+[Omar Kamali](https://omarkamali.com) - [Omneity Labs](https://omneitylabs.com)
+
+### Citation
+
+If you use these models in your research, please cite:
+
+```bibtex
+@misc{wikilangs2025,
+  author = {Kamali, Omar},
+  title = {Wikilangs: Open NLP Models for Wikipedia Languages},
+  year = {2025},
+  doi = {10.5281/zenodo.18073153},
+  publisher = {Zenodo},
+  url = {https://huggingface.co/wikilangs}
+  institution = {Omneity Labs}
+}
+```
+
+### License
+
+MIT License - Free for academic and commercial use.
+
+### Links
+
+- 🌐 Website: [wikilangs.org](https://wikilangs.org)
+- 🤗 Models: [huggingface.co/wikilangs](https://huggingface.co/wikilangs)
+- 📊 Data: [wikipedia-monthly](https://huggingface.co/datasets/omarkamali/wikipedia-monthly)
+- 👤 Author: [Omar Kamali](https://huggingface.co/omarkamali)
+- 🤝 Sponsor: [Featherless AI](https://featherless.ai)
+---
+*Generated by Wikilangs Models Pipeline*
+
+*Report Date: 2026-01-10 19:53:23*
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+{"lang": "scn", "dim": 128, "max_seq_len": 512, "is_aligned": true}
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+{
+  "language": "scn",
+  "dimension": 128,
+  "version": "aligned",
+  "hub_language": "en",
+  "seed_vocab_size": 13287,
+  "vocab_size": 41725
+}
\ No newline at end of file
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+{"lang": "scn", "dim": 32, "max_seq_len": 512, "is_aligned": true}
\ No newline at end of file
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+  "dimension": 32,
+  "version": "aligned",
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+  "seed_vocab_size": 13287,
+  "vocab_size": 41725
+}
\ No newline at end of file
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+{"lang": "scn", "dim": 64, "max_seq_len": 512, "is_aligned": true}
\ No newline at end of file
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+  "dimension": 64,
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+  "seed_vocab_size": 13287,
+  "vocab_size": 41725
+}
\ No newline at end of file
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index 0000000000000000000000000000000000000000..a65c36e4919f896def7ad856667baeae10c31dd2
--- /dev/null
+++ b/models/embeddings/monolingual/scn_128d.bin
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+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:4524fd627f3bb2299d5b0fe69de9d509949202575b5142e12b8a07683272e849
+size 1067449264
diff --git a/models/embeddings/monolingual/scn_128d.meta.json b/models/embeddings/monolingual/scn_128d.meta.json
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+++ b/models/embeddings/monolingual/scn_128d.meta.json
@@ -0,0 +1 @@
+{"lang": "scn", "dim": 128, "max_seq_len": 512, "is_aligned": false}
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diff --git a/models/embeddings/monolingual/scn_128d_metadata.json b/models/embeddings/monolingual/scn_128d_metadata.json
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--- /dev/null
+++ b/models/embeddings/monolingual/scn_128d_metadata.json
@@ -0,0 +1,16 @@
+{
+  "language": "scn",
+  "dimension": 128,
+  "version": "monolingual",
+  "training_params": {
+    "algorithm": "skipgram",
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+    "window": 5,
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\ No newline at end of file
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\ No newline at end of file
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\ No newline at end of file
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--- /dev/null
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--- /dev/null
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+{"lang": "scn", "dim": 64, "max_seq_len": 512, "is_aligned": false}
\ No newline at end of file
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+  },
+  "vocab_size": 41725
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\ No newline at end of file
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+}
\ No newline at end of file
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--- /dev/null
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+size 543333
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--- /dev/null
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+}
\ No newline at end of file
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--- /dev/null
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\ No newline at end of file
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+++ b/models/subword_markov/scn_markov_ctx4_subword.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
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+size 6748565
diff --git a/models/subword_markov/scn_markov_ctx4_subword_metadata.json b/models/subword_markov/scn_markov_ctx4_subword_metadata.json
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index 0000000000000000000000000000000000000000..56bf78d83e3b83abfba2078a03ff3e4755784336
--- /dev/null
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\ No newline at end of file
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--- /dev/null
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@@ -0,0 +1,3 @@
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index 0000000000000000000000000000000000000000..1be0d2612b10028beafab655afec291eea6fcdc1
--- /dev/null
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+}
\ No newline at end of file
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--- /dev/null
+++ b/models/subword_ngram/scn_3gram_subword.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
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+size 435396
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index 0000000000000000000000000000000000000000..e313c7ae39d13f5f5d5b61b488ab3552c87a218e
--- /dev/null
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@@ -0,0 +1,7 @@
+{
+  "n": 3,
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+}
\ No newline at end of file
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--- /dev/null
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@@ -0,0 +1,3 @@
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+size 1950616
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--- /dev/null
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+  "n": 4,
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+}
\ No newline at end of file
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--- /dev/null
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@@ -0,0 +1,3 @@
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+size 5285447
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--- /dev/null
+++ b/models/subword_ngram/scn_5gram_subword_metadata.json
@@ -0,0 +1,7 @@
+{
+  "n": 5,
+  "variant": "subword",
+  "language": "scn",
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+}
\ No newline at end of file
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--- /dev/null
+++ b/models/tokenizer/scn_tokenizer_16k.model
@@ -0,0 +1,3 @@
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+oid sha256:6ab99c5c0d11c86ce1c590450e5eac5e9b796ba6be0c9fea857a00aeaf3abfb4
+size 509893
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--- /dev/null
+++ b/models/tokenizer/scn_tokenizer_16k.vocab
@@ -0,0 +1,16000 @@
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+<s>	0
+</s>	0
+<pad>	0
+▁d	-0
+▁c	-1
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+▁s	-3
+▁l	-4
+ti	-5
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+ci	-16
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+si	-24
+hi	-25
+▁lu	-26
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+ar	-29
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+▁-	-40
+▁t	-41
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+▁li	-43
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+la	-45
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+▁è	-48
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+na	-52
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+pi	-64
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+▁uccidintali	-2447
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+llì	-2463
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+▁bonu	-2544
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+▁carti	-2548
+▁nfatti	-2549
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+univirsitati	-2553
+ao	-2554
+fra	-2555
+ttirì	-2556
+▁prubb	-2557
+▁nzèmmula	-2558
+ghe	-2559
+iti	-2560
+ker	-2561
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+▁bell	-2564
+▁sali	-2565
+▁siria	-2566
+▁dì	-2567
+▁har	-2568
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+▁strata	-2574
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+▁cristiana	-2576
+richi	-2577
+▁club	-2578
+▁tìpi	-2579
+▁èranu	-2580
+▁piccio	-2581
+▁seculu	-2582
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+ganizzazzioni	-2584
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+▁manna	-3282
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+▁carra	-4840
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+▁òmini	-4845
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+▁latini	-4847
+▁propri	-4848
+▁càmmira	-4849
+▁version	-4850
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+▁atòmicu	-5513
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+▁giorgia	-5515
+▁schiavi	-5516
+▁chiamava	-5517
+▁francisa	-5518
+▁funètica	-5519
+▁nnustria	-5520
+▁prìncipi	-5521
+▁sinaturi	-5522
+▁capuluòcu	-5523
+▁cattòlica	-5524
+▁picciottu	-5525
+▁strumenti	-5526
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+▁disastru	-13472
+▁gallirìa	-13473
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+▁trattari	-13481
+▁uttumanu	-13482
+▁alèttrica	-13483
+▁aragunisi	-13484
+▁artìsticu	-13485
+▁assuciata	-13486
+▁assuciatu	-13487
+▁cunquisti	-13488
+▁custruiti	-13489
+▁discrittu	-13490
+▁distingui	-13491
+▁elizabeth	-13492
+▁funnatura	-13493
+▁giudizziu	-13494
+▁linguista	-13495
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+▁nazionali	-13498
+▁priparatu	-13499
+▁prisintau	-13500
+▁rappresen	-13501
+▁rifirenna	-13502
+▁timàtichi	-13503
+▁trianguli	-13504
+apparecchiu	-13505
+▁allinaturi	-13506
+▁appartinìa	-13507
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+▁cunsacratu	-13509
+▁cuntinuari	-13510
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+▁matimàtici	-13513
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+▁supercoppa	-13522
+▁televisiva	-13523
+▁chiaramenti	-13524
+▁cumpusitura	-13525
+▁ditirminati	-13526
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+▁interessante	-13995
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+▁nfruenzi	-15471
+▁ntigrali	-15472
+▁numerici	-15473
+▁palatinu	-15474
+▁paradisu	-15475
+▁paraguna	-15476
+▁pirmissu	-15477
+▁pitròliu	-15478
+▁plàstica	-15479
+▁prifettu	-15480
+▁prucopiu	-15481
+▁prustitu	-15482
+▁prutesta	-15483
+▁puitissa	-15484
+▁pulacchi	-15485
+▁radianti	-15486
+▁republic	-15487
+▁ritratti	-15488
+▁saracinu	-15489
+▁scrusciu	-15490
+▁scrìvinu	-15491
+▁succidiu	-15492
+▁supirari	-15493
+▁utilizzu	-15494
+▁vattiatu	-15495
+▁viaggiau	-15496
+▁waterloo	-15497
+▁acquaviva	-15498
+▁alighieri	-15499
+▁antimafia	-15500
+▁argumenti	-15501
+▁artìstica	-15502
+▁basilianu	-15503
+▁belisariu	-15504
+▁calabrese	-15505
+▁cammarata	-15506
+▁cattolici	-15507
+▁comandare	-15508
+▁cuncentra	-15509
+▁cunfrunti	-15510
+▁cuntadini	-15511
+▁cunzigghi	-15512
+▁cuvirnari	-15513
+▁dammaggiu	-15514
+▁dinsitati	-15515
+▁dinzitati	-15516
+▁dominique	-15517
+▁elettrùni	-15518
+▁justizzia	-15519
+▁lummardia	-15520
+▁masculini	-15521
+▁movimento	-15522
+▁municipio	-15523
+▁palazzolu	-15524
+▁parallelu	-15525
+▁priparari	-15526
+▁puggilatu	-15527
+▁robertson	-15528
+▁sampdoria	-15529
+▁singapura	-15530
+▁spicìfica	-15531
+▁stoccolma	-15532
+▁theropoda	-15533
+▁traggedia	-15534
+▁upirativu	-15535
+▁vaccarini	-15536
+▁vincitura	-15537
+mentazzioni	-15538
+▁addivintàu	-15539
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+▁dimucra	-2522
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+▁fede	-2634
+▁scala	-2635
+▁terzu	-2636
+▁fìsica	-2637
+▁rilati	-2638
+▁camilleri	-2639
+▁cumpunenti	-2640
+cro	-2641
+▁cunz	-2642
+▁mitu	-2643
+stioni	-2644
+▁cucina	-2645
+▁studia	-2646
+▁spazziu	-2647
+▁sècunnu	-2648
+ae	-2649
+avi	-2650
+rini	-2651
+▁zoè	-2652
+▁sedi	-2653
+▁vinu	-2654
+▁ricer	-2655
+▁trasp	-2656
+▁vennu	-2657
+▁robert	-2658
+▁vilucitati	-2659
+gs	-2660
+▁dè	-2661
+bbra	-2662
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+ricani	-2664
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+▁giorgiu	-2666
+▁ess	-2667
+▁urì	-2668
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+▁imperia	-3403
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+▁diffì	-3418
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+▁cunvir	-8691
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+▁tabbaccu	-14919
+▁tialettu	-14920
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+▁valència	-14922
+▁viulentu	-14923
+▁addipenni	-14924
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+▁classichi	-20337
+▁culligatu	-20338
+▁deciliuni	-20339
+▁disideriu	-20340
+▁divintatu	-20341
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+▁emissioni	-20343
+▁eustochia	-20344
+▁famìgghia	-20345
+▁filosufia	-20346
+▁francubbu	-20347
+▁girmànica	-20348
+▁hemingway	-20349
+▁hiroshima	-20350
+▁magnìficu	-20351
+▁microsoft	-20352
+▁mirabella	-20353
+▁mussulini	-20354
+▁mussumeli	-20355
+▁muvumenta	-20356
+▁ncòntranu	-20357
+▁nicareddi	-20358
+▁nicareddu	-20359
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+appartinenza	-21631
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+uppusizzioni	-21635
+zzionarmenti	-21636
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+▁firtilitati	-21648
+▁francuforti	-21649
+▁individuali	-21650
+▁industriali	-21651
+▁lussimburgu	-21652
+▁matimàtichi	-21653
+▁ntirazzioni	-21654
+▁ntruduciutu	-21655
+▁occidentale	-21656
+▁palermitanu	-21657
+▁palirmitana	-21658
+▁preliminary	-21659
+▁pruggittatu	-21660
+▁prununziatu	-21661
+▁puntificatu	-21662
+▁racumannamu	-21663
+▁ripigghiari	-21664
+▁scintìfichi	-21665
+▁sistimàtica	-21666
+▁spicificari	-21667
+▁trasfurmata	-21668
+▁travagghiàu	-21669
+▁amministrata	-21670
+▁appartininti	-21671
+▁astrunomiche	-21672
+▁classificatu	-21673
+▁cumpunimentu	-21674
+▁cuntrazzioni	-21675
+▁eccizziunali	-21676
+▁etimològgica	-21677
+▁frankenstein	-21678
+▁mediterraneo	-21679
+▁naturalmenti	-21680
+▁paliontolocu	-21681
+▁precisamenti	-21682
+▁pristiggiusu	-21683
+▁sfruttamentu	-21684
+▁supirficiali	-21685
+▁tubbirculosi	-21686
+▁attravirsannu	-21687
+▁cummistìbbuli	-21688
+▁cungrigazioni	-21689
+▁cuntimpuraniu	-21690
+▁curtivazzioni	-21691
+▁jurisprudenza	-21692
+▁littirarmenti	-21693
+▁particularità	-21694
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+▁öster	-23742
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+▁cuntribbuta	-26388
+▁cunzistenti	-26389
+▁curruzzioni	-26390
+▁custituiutu	-26391
+▁disabbitata	-26392
+▁discipplina	-26393
+▁espluraturi	-26394
+▁faragghiuni	-26395
+▁federazione	-26396
+▁feltrinelli	-26397
+▁firruviaria	-26398
+▁firruviariu	-26399
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+▁furmalmenti	-26401
+▁furmarmenti	-26402
+▁gastronumìa	-26403
+▁giamillaggi	-26404
+▁groenlandia	-26405
+▁interlingua	-26406
+▁linguarossa	-26407
+▁loncitùdini	-26408
+▁lussemburgu	-26409
+▁mathematics	-26410
+▁millionaire	-26411
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+▁populandi	-28414
+▁priggiati	-28415
+▁priggiudi	-28416
+▁priggiuni	-28417
+▁primitiva	-28418
+▁prizziusi	-28419
+▁protaguni	-28420
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+▁punteggiu	-28424
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+▁radchenko	-28426
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+▁richiesti	-28428
+▁rinascita	-28429
+▁risòrviri	-28430
+▁rodríguez	-28431
+▁rusticana	-28432
+▁salentino	-28433
+▁salintinu	-28434
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+▁mandarinu	-31040
+▁mantinutu	-31041
+▁margareth	-31042
+▁marketing	-31043
+▁marturana	-31044
+▁mascalisi	-31045
+▁materiali	-31046
+▁maurolicu	-31047
+▁midievali	-31048
+▁migghiaia	-31049
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+▁minirariu	-31052
+▁missicanu	-31053
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+▁ngraterra	-31060
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+▁sordomuti	-31101
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+▁sustinuti	-31117
+▁taḍḍariti	-31118
+▁territori	-31119
+▁territory	-31120
+▁tetanurae	-31121
+▁torriatte	-31122
+▁traghetti	-31123
+▁transgèni	-31124
+▁triangulu	-31125
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+▁î	-3700
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+▁vigna	-9626
+analisi	-9627
+crazzìa	-9628
+ggianti	-9629
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+▁gaetanu	-9656
+▁giovani	-9657
+▁ibrahim	-9658
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+▁macchia	-9661
+▁massimi	-9662
+▁mettiri	-9663
+▁nicissi	-9664
+▁nùmmira	-9665
+▁ricirca	-9666
+▁scacchi	-9667
+▁secondo	-9668
+▁signura	-9669
+▁spettru	-9670
+▁síngulu	-9671
+▁truvati	-9672
+argintina	-9673
+uccidenti	-9674
+▁africanu	-9675
+▁catarina	-9676
+▁ciciruni	-9677
+▁diffunnu	-9678
+▁franklin	-9679
+▁ghiacciu	-9680
+▁libbirtà	-9681
+▁polizzia	-9682
+▁prudotti	-9683
+▁spurtivi	-9684
+▁strummin	-9685
+▁candidatu	-9686
+▁distrittu	-9687
+▁ducumentu	-9688
+▁filosufìa	-9689
+▁guiscardu	-9690
+▁munumentu	-9691
+▁palistina	-9692
+▁trasfirìu	-9693
+▁attaccanti	-9694
+▁cuntimpurà	-9695
+▁dimissioni	-9696
+▁liggislati	-9697
+▁ngridienti	-9698
+▁prununzata	-9699
+▁traduciuta	-9700
+▁performance	-9701
+littiralmenti	-9702
+▁distruzzioni	-9703
+▁misurazzioni	-9704
+▁circulazzioni	-9705
+▁circunfirenza	-9706
+▁rapprisintata	-9707
+▁amministrativi	-9708
+▁pussibbilitati	-9709
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+▁beppi	-17181
+▁berry	-17182
+▁bomba	-17183
+▁borsi	-17184
+▁braga	-17185
+▁broad	-17186
+▁calci	-17187
+▁cambo	-17188
+▁cianu	-17189
+▁cippu	-17190
+▁cipri	-17191
+▁coppe	-17192
+▁cullà	-17193
+▁culti	-17194
+▁cunvi	-17195
+▁dario	-17196
+▁dello	-17197
+▁dormi	-17198
+▁dorsu	-17199
+▁eusto	-17200
+▁fasti	-17201
+▁gassi	-17202
+▁girma	-17203
+▁giuda	-17204
+▁gulag	-17205
+▁hasan	-17206
+▁hayek	-17207
+▁jugnu	-17208
+▁karol	-17209
+▁letta	-17210
+▁locke	-17211
+▁lunca	-17212
+▁manno	-17213
+▁mannò	-17214
+▁mmini	-17215
+▁moral	-17216
+▁morri	-17217
+▁màuru	-17218
+▁ncura	-17219
+▁nzign	-17220
+▁paolu	-17221
+▁pigna	-17222
+▁polis	-17223
+▁posse	-17224
+▁pozzu	-17225
+▁propî	-17226
+▁qaida	-17227
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+▁ricco	-17229
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+▁ccuminzatina	-24609
+▁cumulonimbus	-24610
+▁cunzidirannu	-24611
+▁discugràficu	-24612
+▁grammaticali	-24613
+▁inizialmenti	-24614
+▁intelligence	-24615
+▁limitazzioni	-24616
+▁meazzamilano	-24617
+▁michilàncilu	-24618
+▁nizziarmenti	-24619
+▁notarbartolo	-24620
+▁nsurrizzioni	-24621
+▁pennsylvania	-24622
+▁pristiggiusa	-24623
+▁riferimientu	-24624
+▁risoluzzioni	-24625
+▁spicialmenti	-24626
+▁spiegazzioni	-24627
+▁vamparigghia	-24628
+▁accuminciannu	-24629
+▁arricugghiuti	-24630
+▁casteddammari	-24631
+▁cummissariatu	-24632
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+▁vinniri	-25968
+▁vintura	-25969
+▁virtuti	-25970
+▁vittura	-25971
+▁vuiatri	-25972
+▁würstel	-25973
+▁ziegler	-25974
+accattari	-25975
+approcciu	-25976
+aranciuni	-25977
+arrinesci	-25978
+assimblea	-25979
+attintati	-25980
+autunumii	-25981
+chincenzu	-25982
+ciarmenti	-25983
+ghanistan	-25984
+giarrizzo	-25985
+giugnettu	-25986
+ntitulata	-25987
+trazzioni	-25988
+uccasioni	-25989
+▁abbitava	-25990
+▁accittau	-25991
+▁accupata	-25992
+▁addumati	-25993
+▁agricula	-25994
+▁angulari	-25995
+▁annibali	-25996
+▁apostulu	-25997
+▁appruvau	-25998
+▁atlantic	-25999
+▁augustin	-26000
+▁autonoma	-26001
+▁avellinu	-26002
+▁azzienni	-26003
+▁barbados	-26004
+▁bastanti	-26005
+▁batteriu	-26006
+▁beccaria	-26007
+▁belmunti	-26008
+▁biatrici	-26009
+▁birmania	-26010
+▁buscetta	-26011
+▁calamand	-26012
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+▁prufissura	-28545
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+▁punizzioni	-28548
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+▁vaddilurmu	-28574
+▁villabbati	-28575
+▁williamson	-28576
+accuminciari	-28577
+ttintriunali	-28578
+uccupazzioni	-28579
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+▁alkartasuna	-28581
+▁antichitati	-28582
+▁assassinatu	-28583
+▁battisimali	-28584
+▁calamandrei	-28585
+▁castelletto	-28586
+▁cattabbianu	-28587
+▁connecticut	-28588
+▁cunchigghia	-28589
+▁cunquistanu	-28590
+▁cunsistenza	-28591
+▁cuntimpuran	-28592
+▁cunziquenzi	-28593
+▁custituiuta	-28594
+▁democratica	-28595
+▁democratici	-28596
+▁development	-28597
+▁diffirenzia	-28598
+▁equaturiali	-28599
+▁ferruviaria	-28600
+▁fistiggiata	-28601
+▁franciscanu	-28602
+▁funziunanti	-28603
+▁giustamenti	-28604
+▁guvirnaturi	-28605
+▁industriale	-28606
+▁kierkegaard	-28607
+▁liggirmenti	-28608
+▁maggioranza	-28609
+▁matimatichi	-28610
+▁mendelssohn	-28611
+▁miliunesimu	-28612
+▁nciclupidìa	-28613
+▁nnicazzioni	-28614
+▁novosibirsk	-28615
+▁organizzati	-28616
+▁palirmitani	-28617
+▁pilupunnìsu	-28618
+▁pircizzioni	-28619
+▁productions	-28620
+▁professioni	-28621
+▁prucuraturi	-28622
+▁pulìticanti	-28623
+▁qualificatu	-28624
+▁quintilianu	-28625
+▁rigulamentu	-28626
+▁sciugghiuta	-28627
+▁springfield	-28628
+▁springsteen	-28629
+▁strummintau	-28630
+▁suttamarinu	-28631
+▁suttaòrdini	-28632
+▁sviluppannu	-28633
+▁trasmittutu	-28634
+▁trattamenti	-28635
+▁uppusiziuni	-28636
+▁viscositati	-28637
+ossirvazzioni	-28638
+runizzazzioni	-28639
+▁accanusciutu	-28640
+▁accuminciari	-28641
+▁antispagnolu	-28642
+▁badduttaggiu	-28643
+▁broadcasting	-28644
+▁cannucchiali	-28645
+▁classificari	-28646
+▁cummigghiari	-28647
+▁cummiriciali	-28648
+▁cunchiusioni	-28649
+▁cunsirvaturi	-28650
+▁cunzunantali	-28651
+▁distribbuitu	-28652
+▁ducumintariu	-28653
+▁libbiramenti	-28654
+▁liggislativa	-28655
+▁linguistichi	-28656
+▁mantinimentu	-28657
+▁michilàngilu	-28658
+▁millisecunnu	-28659
+▁ntilliggenti	-28660
+▁puncigghiuni	-28661
+▁ricanusciuti	-28662
+▁rittanculari	-28663
+▁rivilazzioni	-28664
+▁scholarpedia	-28665
+▁scunfiggiutu	-28666
+▁spicializzau	-28667
+▁strummintata	-28668
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+▁travàgghianu	-28670
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+articulazzioni	-28672
+▁appricazzioni	-28673
+▁arrapprisenta	-28674
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+▁raffurzamentu	-28682
+▁ripartizzioni	-28683
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+▁rapprisinta	-31335
+▁ricircatura	-31336
+▁ripigghiaru	-31337
+▁rivoluzioni	-31338
+▁scurrimentu	-31339
+▁statìstichi	-31340
+▁strateggica	-31341
+▁supraclassi	-31342
+▁suvranitati	-31343
+▁tastierista	-31344
+▁trasfurmari	-31345
+▁trasmèttiri	-31346
+▁traspurtatu	-31347
+▁troglodytes	-31348
+▁turchiarulu	-31349
+▁valguarnera	-31350
+▁województwo	-31351
+appruvazzioni	-31352
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+rapprisintatu	-31355
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+▁jawaharlal	-34580
+▁juguslavia	-34581
+▁kolkwitzia	-34582
+▁laboratory	-34583
+▁leadership	-34584
+▁lentamenti	-34585
+▁libbertinu	-34586
+▁libbirismu	-34587
+▁lucuzzioni	-34588
+▁magistratu	-34589
+▁masaniellu	-34590
+▁maturitati	-34591
+▁melancholy	-34592
+▁menzanotti	-34593
+▁michelatti	-34594
+▁micrometru	-34595
+▁micrupruci	-34596
+▁mitoluggìa	-34597
+▁mudificatu	-34598
+▁muleculari	-34599
+▁muntividèu	-34600
+▁ncuminzaru	-34601
+▁ncurpurata	-34602
+▁nfluinzata	-34603
+▁nfurmaticu	-34604
+▁nghirterra	-34605
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+▁nnividuali	-34607
+▁nteramenti	-34608
+▁ntirissati	-34609
+▁nìcissariu	-34610
+▁paragunari	-34611
+▁patoluggìa	-34612
+▁picciriḍḍu	-34613
+▁piemuntisa	-34614
+▁pirsunaggì	-34615
+▁pisciteddi	-34616
+▁pisciteddu	-34617
+▁pissarides	-34618
+▁priparannu	-34619
+▁produzione	-34620
+▁produziuna	-34621
+▁provenzanu	-34622
+▁pruclamata	-34623
+▁pruduttivi	-34624
+▁prufessuri	-34625
+▁pruièttili	-34626
+▁prulungatu	-34627
+▁pruserpina	-34628
+▁pruvinzanu	-34629
+▁psychology	-34630
+▁puntificia	-34631
+▁pupularità	-34632
+▁purtughisa	-34633
+▁qualisiasi	-34634
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+▁raggiungiu	-34636
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+▁relazzioni	-34638
+▁ricurdannu	-34639
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+▁suttaterra	-34662
+▁suviètichi	-34663
+▁tagghiannu	-34664
+▁talianismu	-34665
+▁tilifònica	-34666
+▁tirrituriu	-34667
+▁topoluggìa	-34668
+▁tranquilla	-34669
+▁travàgghiu	-34670
+▁universale	-34671
+▁usurpaturi	-34672
+▁utilizzanu	-34673
+▁valenciana	-34674
+▁vidiujochi	-34675
+▁viscivorus	-34676
+arricògghiri	-34677
+artiggianatu	-34678
+caltaggiruni	-34679
+indipendenza	-34680
+luggicamenti	-34681
+upposizzioni	-34682
+▁accuminzanu	-34683
+▁alternativa	-34684
+▁arcidiocesi	-34685
+▁arrispunnìu	-34686
+▁attribbuita	-34687
+▁automutrici	-34688
+▁auturizzati	-34689
+▁avvinimenti	-34690
+▁badalamenti	-34691
+▁britannichi	-34692
+▁capitalista	-34693
+▁carbuidrati	-34694
+▁castelbuono	-34695
+▁castruriali	-34696
+▁cioccolattu	-34697
+▁clandistini	-34698
+▁commissario	-34699
+▁commissioni	-34700
+▁consideratu	-34701
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+zziunaria	-37961
+▁aardvark	-37962
+▁accanzau	-37963
+▁accurata	-37964
+▁acustico	-37965
+▁addicidi	-37966
+▁addifinu	-37967
+▁affunnau	-37968
+▁agatucli	-37969
+▁agostini	-37970
+▁agricola	-37971
+▁agriculi	-37972
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+▁aguilera	-37974
+▁airspeed	-37975
+▁alassane	-37976
+▁allianzi	-37977
+▁altamura	-37978
+▁amircari	-37979
+▁ammienti	-37980
+▁ammàtula	-37981
+▁anatumia	-37982
+▁anchieta	-37983
+▁angiuinu	-37984
+▁annibale	-37985
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+▁appuiati	-37987
+▁aramaicu	-37988
+▁aristaru	-37989
+▁armònica	-37990
+▁arricchi	-37991
+▁arrivati	-37992
+▁articoli	-37993
+▁arvensis	-37994
+▁atlètica	-37995
+▁autunumi	-37996
+▁avengers	-37997
+▁avogadro	-37998
+▁avvidiri	-37999
+▁avvinuta	-38000
+▁babbiari	-38001
+▁baltazar	-38002
+▁baluardu	-38003
+▁baptiste	-38004
+▁basinger	-38005
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+▁battìriu	-38007
+▁beatrice	-38008
+▁beckmann	-38009
+▁belmopan	-38010
+▁biellese	-38011
+▁bilingui	-38012
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+▁brumbies	-38020
+▁buchanan	-38021
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+▁bìbblicu	-38024
+▁canònici	-38025
+▁capitana	-38026
+▁cardella	-38027
+▁carrozza	-38028
+▁carvalho	-38029
+▁castagna	-38030
+▁catalugu	-38031
+▁catanese	-38032
+▁celebbri	-38033
+▁centorbi	-38034
+▁chiamamu	-38035
+▁chillemi	-38036
+▁chittara	-38037
+▁chiussai	-38038
+▁chiuviti	-38039
+▁cimarosa	-38040
+▁cinematu	-38041
+▁cinimato	-38042
+▁cipressu	-38043
+▁cisterna	-38044
+▁citatina	-38045
+▁classics	-38046
+▁clemente	-38047
+▁clifford	-38048
+▁cnidaria	-38049
+▁colorado	-38050
+▁composti	-38051
+▁condolee	-38052
+▁consenti	-38053
+▁consigli	-38054
+▁consolli	-38055
+▁continuò	-38056
+▁convegno	-38057
+▁correnta	-38058
+▁cospicua	-38059
+▁costante	-38060
+▁criminal	-38061
+▁cràssica	-38062
+▁crònachi	-38063
+▁cubbismu	-38064
+▁culuratu	-38065
+▁cumminci	-38066
+▁cumparsa	-38067
+▁cuncessa	-38068
+▁cuncetta	-38069
+▁cunfrati	-38070
+▁cunnetti	-38071
+▁cunsacrò	-38072
+▁cunserva	-38073
+▁cunsorti	-38074
+▁cuntinuò	-38075
+▁cunzenzi	-38076
+▁dapprima	-38077
+▁decenniu	-38078
+▁deputati	-38079
+▁deputatu	-38080
+▁deutsche	-38081
+▁diametru	-38082
+▁dicisivi	-38083
+▁dicisivu	-38084
+▁dinastìi	-38085
+▁dinàmica	-38086
+▁diofantu	-38087
+▁diputata	-38088
+▁diriggiu	-38089
+▁discenni	-38090
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+▁sinnacali	-38693
+▁sinnacatu	-38694
+▁sipurtura	-38695
+▁solidarno	-38696
+▁solothurn	-38697
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+▁spargiuta	-38699
+▁spulsioni	-38700
+▁squatruni	-38701
+▁staggioni	-38702
+▁stanislao	-38703
+▁stanislaw	-38704
+▁stieglitz	-38705
+▁stinnardu	-38706
+▁stoccarda	-38707
+▁stratuzzi	-38708
+▁streaming	-38709
+▁suggiornu	-38710
+▁summatinu	-38711
+▁supìriuri	-38712
+▁suttacapu	-38713
+▁suttirran	-38714
+▁taddarita	-38715
+▁tamerlanu	-38716
+▁tapolczai	-38717
+▁telescopi	-38718
+▁tempurali	-38719
+▁tokovinin	-38720
+▁tracciatu	-38721
+▁traduciri	-38722
+▁traghettu	-38723
+▁transvaal	-38724
+▁trapianti	-38725
+▁triccentu	-38726
+▁turrinova	-38727
+▁tutankham	-38728
+▁urnamentu	-38729
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+▁celibri	-42770
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+▁chandra	-42773
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+▁cinzuri	-42780
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+▁ciumira	-42782
+▁ciùscia	-42783
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+▁clooney	-42785
+▁collabu	-42786
+▁compact	-42787
+▁coreani	-42788
+▁corelli	-42789
+▁corride	-42790
+▁corrèze	-42791
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+▁planetologgìa	-45229
+▁proporzionali	-45230
+▁prugrammatura	-45231
+▁puntilandolfu	-45232
+▁radiuattività	-45233
+▁rapprisintaru	-45234
+▁rapprìsintata	-45235
+▁rapprìsintatu	-45236
+▁registrazioni	-45237
+▁spunsurizzati	-45238
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+▁actinopterygii	-45246
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+▁architittonicu	-45249
+▁architittònica	-45250
+▁attimusfèrichi	-45251
+▁carattirìzzanu	-45252
+▁cazzicatùmmula	-45253
+▁costantinopoli	-45254
+▁cummirsazzioni	-45255
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+▁elettrumotrici	-45257
+▁elettrustaticu	-45258
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+▁francischieddu	-45260
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+▁cinimatugrafica	-45286
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+▁assicurazioni	-53917
+▁catigurizzari	-53918
+▁centrafricana	-53919
+▁circonferenza	-53920
+▁clarinittisti	-53921
+▁coelurosauria	-53922
+▁collaboration	-53923
+▁comunicazione	-53924
+▁conservazioni	-53925
+▁contemporanei	-53926
+▁coopirazzioni	-53927
+▁costituzzioni	-53928
+▁cristoforetti	-53929
+▁cullaburaturi	-53930
+▁culturalmenti	-53931
+▁culunizzaturi	-53932
+▁cummigghiannu	-53933
+▁cummissariali	-53934
+▁cummustibbili	-53935
+▁cumportamentu	-53936
+▁cunfruntàrisi	-53937
+▁cunfucianismu	-53938
+▁cunnizziunali	-53939
+▁cunsumazzioni	-53940
+▁cuntempuranea	-53941
+▁cuntimpuranii	-53942
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+▁rastu	-58758
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+▁raton	-58760
+▁rauti	-58761
+▁reatu	-58762
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+▁switzer	-62759
+▁syngman	-62760
+▁sèrbinu	-62761
+▁sínguli	-62762
+▁sòfocli	-62763
+▁sòstini	-62764
+▁tabaccu	-62765
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+▁rivulu	-2494
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+rema	-3226
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+▁museum	-5510
+▁puliti	-5511
+▁vidiri	-5512
+▁atòmicu	-5513
+▁fòrmula	-5514
+▁giorgia	-5515
+▁schiavi	-5516
+▁chiamava	-5517
+▁francisa	-5518
+▁funètica	-5519
+▁nnustria	-5520
+▁prìncipi	-5521
+▁sinaturi	-5522
+▁capuluòcu	-5523
+▁cattòlica	-5524
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\ No newline at end of file
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\ No newline at end of file
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\ No newline at end of file
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\ No newline at end of file
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--- /dev/null
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+    "glis": 257,
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+    "orde": 257,
+    "nzi,": 257,
+    "zzu,": 257,
+    "ùmma": 257,
+    "eàu": 257,
+    "îdu": 257,
+    "back": 257,
+    "bulu": 257,
+    "nzer": 257,
+    "1ab": 257,
+    "2m": 256,
+    "adì": 256,
+    "òmu": 256,
+    "n'ò": 256,
+    "sle": 256,
+    "n’a": 256,
+    "ri;": 256,
+    "span": 256,
+    "ecce": 256,
+    "asmi": 256,
+    "sens": 256,
+    "nife": 256,
+    "l’ac": 256,
+    "alma": 256,
+    "u,'": 256,
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+    "âbi": 256,
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+    "pace": 256,
+    "l'im": 256,
+    "hamp": 256,
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+    ".er": 255,
+    "ûtr": 255,
+    "elan": 255,
+    "hia.": 255,
+    "sout": 255,
+    "vian": 255,
+    "mètt": 255,
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+    "tusc": 255,
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+    "0'": 254,
+    "yh": 254,
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+    "l’i": 254,
+    "unh": 254,
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+    "mmun": 254,
+    "nu1": 254,
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+    "r,c": 254,
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+    ").c": 252,
+    "n.d": 252,
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+    "du(": 251,
+    "i!": 250,
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+    "et's": 39,
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+    "(1s": 39,
+    "lsar": 39,
+    "ilhu": 39,
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+    "(agg": 36,
+    "ntu;": 36,
+    "trao": 36,
+    "raor": 36,
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+    "37a": 36,
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+    "lah,": 36,
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+    "r.r": 36,
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+    "ttop": 36,
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+    "u.ô": 36,
+    "\",u": 36,
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+    "are\"": 34,
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+    "–mo": 28,
+    ",i.": 28,
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+    "iànu": 28,
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+    "thk": 28,
+    "–ba": 28,
+    "wher": 28,
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+    "l'sa": 26,
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+    "’ast": 25,
+    "loto": 25,
+    "tle,": 25,
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+    "sìsm": 23,
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+    "8%d": 23,
+    "polc": 23,
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+    "rbid": 23,
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+    "ele,": 23,
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+    ",mù": 23,
+    "eàr": 23,
+    "lis.": 23,
+    "’usa": 23,
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+    "calz": 22,
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+    "c)e": 17,
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+    "an).": 17,
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+    "ghar": 16,
+    "rri)": 16,
+    "kanu": 16,
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+    "hent": 16,
+    "còns": 16,
+    "u“f": 16,
+    "uoto": 16,
+    "abiu": 16,
+    "sfas": 16,
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+    "'cè": 16,
+    "rzu)": 16,
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+    "(sve": 16,
+    "pèvu": 16,
+    "ott.": 16,
+    "rcio": 16,
+    "ilòd": 16,
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+    "ènna": 16,
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+    "àli,": 16,
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+    "asuz": 16,
+    "elch": 16,
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+    "cygn": 16,
+    "iluz": 16,
+    "tea,": 16,
+    "rgal": 16,
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+    "esiq": 16,
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+    "amut": 16,
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+    "r20": 16,
+    "-fin": 16,
+    "hinz": 16,
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Binary files /dev/null and b/visualizations/vocab_freq_dist.png differ
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